Facial Capture в реальном времени от Disney
Всем привет! Работаю в области машинного обучения. Захотелось поделиться наработкой исследователей в этой области, которая очень поразила меня в свое время.
На видео представлена 3D реконструкция лица в режиме реального времени. Без опорных маркеров или специальных приборов. Т.е. 3D модель строится исключительно на базе входящей картинки. И это сделано целых 3 года назад! Страшно подумать, на каком этапе Disney находятся сейчас.
«Статья про минет»: ученые обработали 109 часов орального секса, чтобы разработать ИИ, который сосет член
Анонимные специалисты по машинному обучению написали «статью про минет», чтобы сделать эту машинку для отсоса более реалистичной.
Autoblow AI, секс-игрушка для пользователей с пенисом, состоит из резинового рукава и расположенного внутри корпуса электродвигателя, и пытается имитировать оральный секс. Ее кампания на Indiegogo была запущена на прошлой неделе и быстро достигла своей цели в 50 000 $. Ее главное преимущество над предыдущей моделью, Autoblow 2, выпущенной в 2014 — это алгоритм машинного обучения, который «постоянно меняет технику», чтобы удовлетворить пользователя новыми способами.
Вместо повторяющихся, механических движений, этот «режим искусственного интеллекта» обещает воспроизвести сложные и непредсказуемые движения настоящего, человеческого минета. Чтобы сделать это, компания попросила команду из шести человек просмотреть и аннотировать 109 часов порно и наняла специалистов по машинному обучению, чтобы создать модель, обрабатывающую эти данные и транслирующую их в то, что делает игрушка. Вся работа заняла три года.
Результатом исследования стала "Статья про минет", исследование (очевидно, не рецензировавшееся), наполненное сексуальными — или хотя бы имеющими отношение к сексуальной теме — алгоритмическими исследованиями: «В этой работе мы пытаемся количественно описать „общие“ или „типичные“ движения в оральном сексе, выполняемом на мужчинах» — так начинается статья. «Чтобы сделать это, мы анализируем набор данных, содержащий более 108 часов порнографического видео, каждый кадр которого аннотирован позицией губ на стволе пениса. Мы используем технику квантизации, чтобы обнаружить шестнадцать различных движений, и используя эти движения, мы разрабатываем и оцениваем систему, которая процедурно генерирует реалистичные последовательности движений, используя глубокое обучение. Мы количественно показываем, что эта система превосходит простые методы, основанные на цепях Маркова».
У меня не было проблем с этим
Я спросил Брайана Слоана (Brian Sloan), разработчика Autoblow AI, о его попытке нанять серьезных ученых для работы над дрочильной машинкой. Его предложение было прямым и лишенным намеков:
«Я сказал им, что разрабатываю секс-игрушку для мужчин, воссоздающую ощущения от минета и спросил, могут ли они использовать ИИ, чтобы изучить, что на самом деле происходит во время минета, чтобы мое устройство могло делать минет, как человек,» — Слоан написал мне в электронном письме. «Этого было достаточно, чтобы семь компаний практически сразу сказали мне, что „эта работа не для них“. Когда я спросил, почему, они не захотели ответить.»
Восьмая команда ответила «да», и написала «Статью про минет», за которую получила, по словам Слоана, 30 000 $. Но несмотря на прекрасные вычисления и методы сбора данных, в этом исследовании, очевидно, отсутствует одна вещь — имена авторов. В статье нет имен, не упомянуты исследовательские группы или учреждения, ответственные за работу. Ученые выполнили работу анонимно, так как считали, что другие клиенты могут отказаться от сотрудничества с ними, если об этой работе станет известно.
Встречайте Слайдермена
«Статья про минет» начинается с нескольких диаграмм и графиков, описывающих, как исследователи количественно оценили движения, полученные из видео с оральным сексом и преобразовали их в различные движения, предлагаемые Autoblow. Среди них — кластерные диаграммы, представляющие различные действия, включая паузы, управление оргазмом, игру с головкой и «глубокую глотку».
Исследователи разработали архитектуру плотной нейронной сети (dense neural network, DNN), которая предсказывает следующее движение исполнителя минета на основе анализа предыдущих движений, примерно так же, как работает предиктивный ввод текста в вашем телефоне.
Копич собрал команду из шести человек, чтобы извлечь данные про минет из порнороликов. Это не были специалисты по статистике или машинному обучению, просто друзья и доверенные лица, желающие помочь с абсурдным заданием. Они создали систему для аннотирования 109 часов видео про минет — всего 1200 видеороликов с оральным сексом — при помощи анимированной рисованной головы на полосе прокрутки, положение которой можно было менять мышкой во время просмотра порнороликов. Копич сообщил мне в электронном письме, что голову назвали Слайдерменом.
Передовые технологии
«На самом деле, это довольно интересная задача,» — сказали анонимные ученые, писавшие «Статью про минет»: «Сейчас машинное обучение переживает свою золотую лихорадку, и разработчики могут выбирать, какими проектами заниматься. Мой критерий выбора работы — найти проекты, которые интересны, и за которые хорошо платят. Этот проект удовлетворяет обоим условиям.»
«Если они так открыто хотели работать над автоматизацией минета с помощью ИИ, зачем оставаться анонимными?» — спросил я. Мне ответили, что связались с некоторыми из своих клиентов и спросили, не будет ли проблемой участие в этой работе и публичная ассоциация с ней.
«Ответ был удивительным,» — сказали ученые: «Корпорации не хотят никакой связи с подобными вещами. Для них это неприемлемо, и они видят это, как пиар-кошмар. Поэтому я остался анонимным. На личном уровне я не увидел несогласия, а на корпоративном уровне это считается проблемой. Для понимания контекста — мы много работаем с финансовыми и правительственными организациями. От них мы и получили запрет.»
Это не удивительно. Враждебность к сексуальному контенту проявляют и платежные системы, и законодатели.
Помимо математики, это доступный и понятный пример того, как ИИ встраивается в повседневные продукты, такие, как автодополнение электронных писем и поиск Google. Они изучают наш прошлый опыт, и в теории Autoblow AI ничем не отличается. Он просто обучается на примере порнографии.
Анонимные ученые также сообщили мне, что проект для них оказался не бесплодным. «Я понял, что сверточные нейронные сети очень гибкие, и то, что ИИ может понять настолько высокоуровневую идею, как минет, в чем-то удивительно. Я чувствую, что мы действительно используем самые передовые технологии, применяя библиотеки, которых еще не существовало шесть месяцев назад.»
Autoblow AI обязан своим существованием математике наряду с потом, слезами и потенциальным запястным туннельным синдромом множества людей. Но в конце концов, несмотря на всю статистику и машинное обучение, это просто пластмассовая банка с силиконовым рукавом, двигающаяся вверх-вниз по члену. Исследователи воображают себе мир, где интерактивная порнография и секс-игрушки (и не-сексуальные развлечения тоже) могут быть улучшены с помощью ИИ — но это произойдет не одномоментно.
«Секс-игрушки доступны повсюду в развитых странах. Очевидно, люди хотят эти вещи, и они будут становиться умнее по мере того, как ученые и инженеры вроде меня будут делать свою работу,» — сказали они мне: «Это общая картина. Есть, разумеется, и чисто технические улучшения того решения, которое мы построили для этой конкретной секс-игрушки, например, лучшая процедурная генерация имитируемого минета, и другие вещи, помимо минета. Мы обнаружили, например, что анальный секс тоже распознается таким образом.»
Источник: https://habr.com/ru/post/441252/
ИИ ГЛУБОКОГО ОБУЧЕНИЯ МОЖЕТ ОПРЕДЕЛИТЬ, КАКАЯ ПЕСНЯ ИГРАЕТ В ВАШЕЙ ГОЛОВЕ
Калифорнийские исследователи демонстрируют последнюю версию своего искусственного интеллекта (AI). В статье «Цифровые тенденции» ИИ с глубоким обучением может читать мыслительные образы человека, чтобы идентифицировать песню, воспроизводимую с вашего устройства, и в вашей голове.
Такие приложения, как Shazam, используют аналогичное машинное обучение, которое позволяет ему идентифицировать песню, слушая ее. Новое же разработка на совершенно ином уровне интеллекта.
Исследователи из Калифорнийского университета, Беркли (UC Berkeley) начали работать над своим ИИ в 2014 году. Брайан Пэсли и его товарищи по команде прикладывали электроды к головам добровольцев и измерили активность мозга, пока участники говорили.
Узнав связь между активностью мозга и речью, они объединили накопленные данные мозга с помощью алгоритма глубокого обучения. Затем ИИ перевел мысли человека в цифровую синтезированную речь с определенной точностью.
В 2018 году команда UC Berkeley представила свой ИИ показывающий следующий уровень считывания мысли. Улучшенный ИИ с глубоким обучением показал на 50% большую точность, чем их предшественники. Новый ИИ мог лучше читать мозговую деятельность пианиста и предсказывать, о чем думает музыкант.
Сходства и различия между реальными и мнимыми звуками в вашей голове.
Автор исследования Пасли объяснил, что слуховое восприятие - это акт прослушивания музыки, речи и других звуков. Более ранние исследования показали, что некоторые части слуховой коры головного мозга ответственны за деление звуков на акустические частоты, такие как высокие или низкие тона.
Он и его команда наблюдали за этими областями мозга, чтобы увидеть, отвечают ли они за разрушение воображаемых звуков так же, как они обрабатывали фактические звуки. Примерами воображаемых звуков были бы внутренняя вербализация звука своего голоса или представление, что хорошая музыка заполняет тихую комнату.
Они сообщили об обнаружении большого перекрытия между частями мозга, которые обрабатывали настоящие звуки и части, которые обрабатывали воображаемые звуки. В то же время они также обнаружили значительные контрасты.
«Построив модель машинного обучения нейронного представления воображаемого звука, мы использовали модель, чтобы с достаточной точностью догадаться, какой звук представлялся в каждый момент времени», - сказал Пасли.
На первой фазе своего эксперимента исследователи УМ прикрепляли диоды к голове пианиста и записывали активность своего мозга, когда он выполнял несколько музыкальных произведений на электрической клавиатуре. Затем они могли сопоставить образцы мозга добровольца с музыкальными нотами.
На первой фазе своего эксперимента исследователи УМ прикрепляли диоды к голове пианиста и записывали активность мозга, когда он играл музыкальные произведений на электрической клавиатуре. Затем они смогли сопоставить образцы мозга добровольца с музыкальными нотами.
Во второй половине они повторили этот процесс с поправкой, что клавиатура отключена. Вместо этого они попросили музыканта представить мелодию, которые он играл в данный момент.
Таким образом, они смогли подготовить алгоритм AI для прогнозирования музыки, чтобы угадать воображаемую ноту, играющую в голове участника.
Пасли сказал, что конечной целью их исследований было создание глубоких алгоритмов ИИ для речевого устройства. Протез будет использоваться в качестве средства общения для пациентов, страдающих параличом, который лишил их речи.